中文名称：多维系统分析与智能计算湖南省普通高等学校重点实验室

英文名称：Hunan Provincial University Key Laboratory of Multidimensional System Analysis and Intelligent Computing

实验室负责人：李冬梅

获批时间：2025年

实验室研究方向和研究内容：

方向一：多维代数系统与符号计算

(1) 对电路、信号处理等领域的各类复杂系统进行系统分析与辨识，探索跨模态的统一语义表征、探索构建相应多维代数系统的建模方法。

(2) 研究多维代数系统的结构、约化及降维表达，研究对应多元多项式矩阵的分解与等价问题，寻找可执行算法和开发符号计算软件包。

(3) 运用多维代数理论与符号计算智能算法，研究信息安全领域中线性码的参数优化、纠错码的判别及量子密码的优化与设计等问题。

方向二：复杂动态系统与智能控制

(1) 针对工程、生物医学等领域中的高维动力系统，研究其分岔、混沌等临界行为，揭示系统参数与拓扑结构突变诱发质变的内在机理。

(2) 解析大规模复杂网络拓扑与动力学功能的耦合机制，精准模拟信息传播过程的动态规律，为其系统控制提供可量化的决策依据与调控策略。

(3) 运用时变动态模型和复杂网络动力学性质，研发自适应预测智能控制算法，应用于机器人轨迹跟踪、无人机群协同控制等场景。

方向三：高维随机系统与智能决策

(1) 研究高维非平稳系统的辨识与混合建模，探索基于概率图与流形学习的特征提取方法，发展融合模糊逻辑与随机过程的不确定性分析理论。

(2) 研究高维状态空间下的智能决策方法，探索多尺度强化学习与因果推断融合的序贯决策机制，构建可解释、自适应决策引擎。

(3) 研究多层级决策验证与闭环反馈机制，发展数字孪生与多智能体融合建模技术，实现智慧应急、绿色金融等场景的动态推演与策略优化。

方向四：复杂物理场智能计算与交叉应用

(1) 研究复杂计算域上 AI 加速的高维 PDE 数值求解理论，融合物理启发神经网络与传统数值计算方法，构建高效高精度混合求解器。

(2) 研究稀疏数据驱动的多物理场耦合建模，建立融合数据和物理知识的深度神经算子，研究复杂流场、声场的实时智能化自适应控制策略。

(3) 研究基于深度神经网络与约束性因果发现的新方法，发展人工智能因果发现技术，应用于机械装备故障精准定位、医疗辅助诊断等场景。